Earticle

초록

한국어

심층 신경망 기술이 비약적으로 발전함에 따라 자연어 번역을 비롯한 다양한 자연어 처리 응용분야 기술의 성능이 실생활에 널리 활용될 수 있는 수준으로 발전하였다. 심층 신경망 모델을 활용한 수어 번역 기술의 연구도 활발히 진행되고 있으며, 본 논문에서는 최고 수준의 성능을 보여주고 있는 수어 인식 심층 신경망 모델들을 특수 글로스 주석이 포함된 한국수어 데이터 세트로 학습을 시켜 인식 성능을 높이는 방법을 제안한다. 수어 인식을 위한 심층 신경망 모델의 성능 분석을 통해 수어 영상 데이터 세트를 구성하는 과정에서 특수 글로스 주석 스키마를 정의하였으며, 이를 바탕으로 학습된 수어 인식 모델의 성능을 향상시켰다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 방법론
4. 실험방법
4.1. 데이터세트
4.2. 실험내용
5. 실험결과
6. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 김재윤 [ 단국대학교 컴퓨터학과 ]
• 김유강 [ 단국대학교 컴퓨터학과 ]
• 최용근 [ 단국대학교 컴퓨터학과 ] 교신저자

참고문헌